基于图像识别的浮选精矿品位控制方法、装置及介质与流程

本申请涉及选矿，尤其涉及到一种基于图像识别的浮选精矿品位控制方法、装置及介质。

背景技术：

1、浮选是选矿领域中分离有价矿物与脉石矿物的核心工艺，浮选精矿品位直接决定矿山产品售价、金属回收率与整体经济效益，是选矿生产中需严格控制的关键技术指标。精矿品位偏低会降低有价金属计价系数、增加运输与后续冶炼成本；精矿品位过高则易导致回收率下降、资源浪费，因此实现浮选精矿品位的稳定、精准、实时控制，对提升矿山技术经济指标具有重要意义。

2、当前选矿厂浮选精矿品位控制主要依赖两种技术路径，一是基于精矿品位在线分析仪的检测结果，人工或半自动调整浮选药剂种类与添加量；二是由操作人员通过肉眼观察浮选泡沫状态，手动调节浮选机矿浆液位与泡沫层厚度。上述控制方式均需以滞后的检测数据或主观经验判断为依据，无法跟随给矿性质、给矿量的实时波动快速响应调节，且在线分析仪存在检测误差，人工操作高度依赖操作人员经验与责任心，难以保证精矿品位持续稳定在目标区间。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供了一种基于图像识别的浮选精矿品位控制方法、装置及介质，可解决现有浮选精矿品位控制技术普遍存在检测滞后、调节不及时、误差较大、过度依赖人工经验的技术问题。

2、根据本申请的第一方面，提供了一种基于图像识别的浮选精矿品位控制方法，包括：

3、根据浮选工况设定泡沫排量基准位置，并以所述泡沫排量基准位置为依据标定精矿品位控制阈值；

4、在所述泡沫排量基准位置上方采集浮选泡沫图像，并从所述浮选泡沫图像中提取泡沫图像特征；

5、基于精矿品位化验数据与所述泡沫图像特征构建品位预测模型，并利用所述泡沫排量基准位置的试验数据对所述品位预测模型进行二次修正；

6、将实时采集的浮选泡沫所对应的实时泡沫图像特征输入经二次修正后的品位预测模型，得到精矿品位预测值；

7、将所述精矿品位预测值与所述精矿品位控制阈值进行比对，并根据比对结果自动调节浮选机矿浆液位，实现浮选精矿品位的控制。

8、根据本申请的第二方面，提供了一种基于图像识别的浮选精矿品位控制装置，包括：

9、标定模块，用于根据浮选工况设定泡沫排量基准位置，并以所述泡沫排量基准位置为依据标定精矿品位控制阈值；

10、提取模块，用于在所述泡沫排量基准位置上方采集浮选泡沫图像，并从所述浮选泡沫图像中提取泡沫图像特征；

11、构建模块，用于基于精矿品位化验数据与所述泡沫图像特征构建品位预测模型，并利用所述泡沫排量基准位置的试验数据对所述品位预测模型进行二次修正；

12、输入模块，用于将实时采集的浮选泡沫所对应的实时泡沫图像特征输入经二次修正后的品位预测模型，得到精矿品位预测值；

13、控制模块，用于将所述精矿品位预测值与所述精矿品位控制阈值进行比对，并根据比对结果自动调节浮选机矿浆液位，实现浮选精矿品位的控制。

14、根据本申请的第三方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于图像识别的浮选精矿品位控制方法。

15、根据本申请的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于图像识别的浮选精矿品位控制方法。

16、借由上述技术方案，本申请提供的基于图像识别的浮选精矿品位控制方法、装置及介质，通过预设泡沫排量基准位置并标定精矿品位控制阈值、实时采集浮选泡沫图像并提取图像特征、构建并二次修正品位预测模型、基于实时特征在线预测精矿品位以及按预测值与阈值比对结果自动调节浮选机矿浆液位的整体技术方案，能够摆脱对精矿品位在线分析仪滞后检测结果与人工肉眼经验判断的依赖，有效降低检测误差与人工操作主观性带来的控制偏差，可跟随给矿性质、给矿量的实时波动快速响应并自动调整浮选运行参数，从而将浮选精矿品位稳定控制在目标区间，显著提升浮选精矿品位控制的实时性、准确性与稳定性。

17、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

1.一种基于图像识别的浮选精矿品位控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据浮选工况设定泡沫排量基准位置，并以所述泡沫排量基准位置为依据标定精矿品位控制阈值，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述泡沫排量基准位置上方采集浮选泡沫图像，并从所述浮选泡沫图像中提取泡沫图像特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于精矿品位化验数据与所述泡沫图像特征构建品位预测模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述泡沫排量基准位置的试验数据对所述品位预测模型进行二次修正，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将实时采集的浮选泡沫所对应的实时泡沫图像特征输入经二次修正后的品位预测模型，得到精矿品位预测值，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据比对结果自动调节浮选机矿浆液位，实现浮选精矿品位的控制，包括：

8.一种基于图像识别的浮选精矿品位控制装置，其特征在于，包括：

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。